(57)【要約】【課題】睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）の可能性が高い人を高い確度で抽出することにより、ＳＡＳを原因とする交通事故の発生を防止する。【解決手段】複数人のドライバーを対象に、アンケートによる回答内容を表す問診データ、ＢＭＩ値および血圧を示す健診データ、対象者の運転する車両に取り付けられたデジタルタコメータの計測データから求めた運転評価点、の各データを、それぞれデータファイル１，２，３に蓄積する。そして対象者毎に、問診データおよび健診データの評価点を求め、これらと運転評価点との総合得点を算出する。さらに、対象者毎にその総合得点を所定のしきい値と照合することにより、ＳＡＳの可能性が高い人を抽出し、要検査者リストを作成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
睡眠時無呼吸症候群の患者に観察される複数の症状について、それぞれその症状の有無または頻度を問う質問に対するスクリーニング対象者の回答を示すデータと、スクリーニング対象者の肥満度および血圧の計測値を含む健診データと、スクリーニング対象者が運転する車両に取り付けられたデジタルタコメータによる計測データから求めた走行状態の危険度を示すデータとを、それぞれ入力する入力手段、
複数のスクリーニング対象者につき、それぞれ前記入力手段により入力された３種類のデータを用いて、睡眠時無呼吸症候群の可能性の高さを表す評価点を求める演算手段、
演算手段により求められた評価点を用いて、各スクリーニング対象者が睡眠時無呼吸症候群に該当する可能性を判定する判定手段、
前記判定手段による判定結果を出力する出力手段、
の各手段として、コンピュータを機能させる睡眠時無呼吸症候群のスクリーニング用のプログラム。
【請求項２】
前記走行状態の危険度を示すデータは、単位時間あたりの速度の変化量に基づくデータである請求項１に記載された睡眠時無呼吸症候群のスクリーニング用のプログラム
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、不特定多数の人を対象に、睡眠時無呼吸症候群（Ｓｌｅｅｐ  Ａｐｎｅａ  Ｓｙｎｄｒｏｍｅ，略して「ＳＡＳ」という。）の可能性のある人を抽出（スクリーニング）するために使用するプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠時無呼吸症候群（以下、「ＳＡＳ」と略す。）とは、睡眠時に気道の閉塞による無呼吸状態が繰り返し生じる症状をいう。この症状があると、睡眠時に身体に新鮮な空気をとりこめなくなって血中酸素濃度が低下するため、心臓がより強い力で血液を送り出そうと働く。その結果、血圧が上がって、高血圧、心臓肥大、脳卒中などが引き起こされる可能性が一般の人より高くなる。また、血糖値のコントロールも悪くなり、糖尿病にかかり易くなることも指摘されている。
【０００３】
さらに、ＳＡＳがあると睡眠時の眠りが浅くなるため、日中に強い眠気を覚え、仕事や勉学等に支障が生じる可能性がある。また、ＳＡＳの患者による交通事故の発生率は一般の人に比べて格段に高い、という報告もある。
【０００４】
ＳＡＳであるかどうかの判定に使用される装置として、たとえば下記の特許文献１に記載のものがある。この装置は、睡眠中の心拍数、呼吸音やいびき音、血液の酸素飽和度、体位など、ＳＡＳの判定に欠かすことのできない生理学的パラメータを測定するものである。
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２０００３１号公報
【０００６】
上記特許文献１に記載されているような生理学的パラメータに基づく検査は、ＳＡＳを特定するために必要なものである。この検査でＳＡＳであることが分かれば、その後は適切な治療を行うことにより症状が改善し、種々の病気や事故を防止することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、ＳＡＳは睡眠中に起こる症状であり、本人が自覚できないため、ＳＡＳであるのに検査を受ける必要性を認識せずに日常を過ごしている人が多い。このような人は、ＳＡＳによる体調不良を改善できない上に、脳卒中、心臓発作など、死亡につながる重篤な症状が出るおそれもある。
【０００８】
また、トラックやタクシーのドライバー、列車の運転士など、運転を仕事とする人や、車を運転する機会の多い人がＳＡＳであると、居眠り運転や発作等により、本人のみならず、多数の人をまきこむ大事故が起きる虞がある。したがって、ドライバーのＳＡＳについては、特に早期に発見する必要がある。
【０００９】
ＳＡＳを原因とする交通事故を防止するには、全てのドライバーを対象にＳＡＳの検査を行うのが最善であると考えられる。しかし、この種の検査は費用がかかる上、スクリーニング対象者を長時間拘束する必要があるため、一般の健康診断のように広範囲に実施するのは困難である。
【００１０】
この発明は上記の問題点に着目してなされたもので、不特定多数の人の中からＳＡＳの可能性が高い人を抽出する処理を簡単かつ高い確度で抽出することにより、ＳＡＳを原因とする交通事故の発生を防止することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この発明に係るプログラムは、コンピュータにＳＡＳのスクリーニングを実行させるためのもので、ＳＡＳの患者に観察される複数の症状について、それぞれその症状の有無または頻度を問う質問に対するスクリーニング対象者の回答を示すデータと、スクリーニング対象者の肥満度および血圧の計測値を含む健診データと、スクリーニング対象者が運転する車両に取り付けられたデジタルタコメータによる計測データから求めた走行状態の危険度を示すデータとを、それぞれ入力する入力手段；複数のスクリーニング対象者につき、それぞれ前記入力手段により入力された３種類のデータを用いて、ＳＡＳの可能性の高さを表す評価点を求める演算手段；演算手段により求められた評価点を用いて、各スクリーニング対象者がＳＡＳに該当する可能性を判定する判定手段；判定手段による判定結果を出力する出力手段；の各手段としてコンピュータを機能させる。
【００１２】
上記において、入力手段が入力するデータのうち、質問に対するスクリーニング対象者の回答データは、各スクリーニング対象者に対するアンケートにより得ることができる。また肥満度や血圧については、通常の健康診断で計測されたデータを入力しても良いが、これに限らず、簡易な計測器（体脂肪測定器、血圧計など）を用いて計測したデータを入力してもよい。
【００１３】
また、走行状態の危険度を示すデータは、デジタルタコメータの計測データを解析することにより得ることができる。好ましい態様では、単位時間あたりの速度の変化量に基づくデータを使用する。たとえば、単位時間あたりの速度の変化量が所定のしきい値を越える回数を計数することにより、急激に速度を変更する頻度を求め、その値を危険度とすることができる。
【００１４】
各スクリーニング対象者に対して求められる評価点は、ＳＡＳの可能性が高くなるほど値が高くなるものであるのが望ましい。評価点の算出では、たとえば、３種類のデータ毎にそのデータ種に応じた方法で評価点を求めた後、データ種毎の評価点の総計を求める。判定手段は、たとえば、評価点があらかじめ定めた所定のしきい値を上回ったスクリーニング対象者を、ＳＡＳの可能性が高い者と判定する。また、十分な数のスクリーニング対象者が集まり、各対象者の評価点が正規分布に近い状態で分布している場合には、その分布範囲の上位から全体の数パーセントに該当するスクリーニング対象者を、ＳＡＳの可能性が高い者として抽出してもよい。
また、スクリーニング対象者毎に、その評価点に基づき、当該対象者がＳＡＳである可能性を具体的な数値（パーセント表示）で示したり、複数段階のクラスに分けて判定してもよい。
【００１５】
出力手段は、たとえば、ＳＡＳの可能性が高いと判定されたスクリーニング対象者のリストを出力したり、全スクリーニング対象者について、ＳＡＳである可能性をパーセント表記したデータ、または複数段階のレベルによりクラス分けしたデータを出力する。なお、出力は、モニタやプリンタに対するものであっても良いが、これに限らず、ＣＤ−Ｒなどの記憶媒体にデータを保存する処理や、外部のコンピュータにデータを送信する処理としてもよい。
【００１６】
この発明では、スクリーニング対象者の回答データ、健診データ、および対象者が運転する車両の走行状態の危険度を示すデータを用いて総合的な判定を行うので、判定の信頼度を確保することができる。
ここでスクリーニング対象者の回答だけで判定を行っても、虚偽の回答があったり、健診者が気づかない症状が存在する場合がある。また健診データで高血圧や肥満が検出されても、それらの症状は必ずしもＳＡＳが原因で起こったものとは限らない。また車両の走行状態の危険度が高い場合でも、それは単に運転者の気質によるものかもしれないから、ＳＡＳによるものとは断定できない。
【００１７】
しかし、スクリーニング対象者が本当にＳＡＳであれば、仮に回答データの評価点が低くとも、他の２つのデータに対する評価点が高くなるなど、２以上のデータに対する評価点が高くなり、最終的な評価点も所定の基準値を上回る可能性が高くなる。これに対し、スクリーニング対象者がＳＡＳでなければ、あるデータに対する評価点が高くとも、他の２つのデータに対する評価点が低くなり、最終的な評価点も基準値を下回る可能性が高い。よって、この発明によれば、各スクリーニング対象者がＳＡＳの可能性があるか否かについて、確度の高い判定を行うことが可能になる。
また各人は、簡単なアンケートや健診を受け、自分が通常運転している車両に取り付けられたデジタルタコメータからの出力を提供することにより、スクリーニングを受けることができるので、身体的にも経済的にも、スクリーニング対象者に過度の負担がかかることがない。
【発明の効果】
【００１８】
この発明によれば、スクリーニング対象者に過度の負担をかけることなく、ＳＡＳの可能性が高い人を、簡単かつ高い確度で抽出することができる。よって、抽出されたスクリーニング対象者を対象に本格的な検査を行うことにより、ＳＡＳの症状を持つ者を特定し、適切な治療を受けさせることが可能になるから、ＳＡＳに起因する交通事故の発生を大幅に減らすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
図１は、この発明にかかるプログラムに基づくＳＡＳ用のスクリーニングシステム（以下、単に「スクリーニングシステム」という。）の構成を示す。
このスクリーニングシステムは、トラック、バス、タクシーなどの交通関係者のドライバーを対象に、各スクリーニング対象者がＳＡＳである可能性を個別に判定し、可能性の高い対象者を要検査対象者としてピックアップするもので、３個のデータファイル１，２，３、評価点算出部４、判定処理部５、結果出力部６が含まれる。さらに、ここには図示していないが、各データファイル１，２，３毎に、保存対象のデータを受け付ける入力部や、入力されたデータを二次加工して、対応するデータファイルに保存するデータ処理部なども、同じシステム内に設定される。
【００２０】
１番目のデータファイル１には、スクリーニング対象者（以下、単に「対象者」という。）に実施したアンケートに対する対象者自身の回答データが格納される。以下、ここに格納されるデータを「問診データ」といい、データファイル１を「問診データファイル１」という。
２番目のデータファイル２には、各対象者の健診データから抽出された肥満度（ＢＭＩ）および血圧の測定値が含まれる。以下、この２番目のデータファイル２を「健診データファイル２」という。なお、健診データは、各対象者が受けた健康診断の結果から作成することができるが、これに限らず、たとえばトラック、バス、タクシー会社などの事業所内で、簡易な測定によって取得することもできる。
【００２１】
３番目のデータファイル３には、各対象者の運転評価点が格納される。この運転評価点は、詳細は後記するが、対象者が運転する車両に取り付けられたデジタルタコメータの計測データを分析することにより得られるものである。以下、この３番目のデータファイルを「運転評価データファイル」という。
【００２２】
なお、問診データファイル１には、各対象者の氏名、性別、年齢などの個人情報も格納される。また、いずれのデータファイル１〜３でも、各対象者のデータには、それぞれその対象者に固有の識別番号が含まれる。この識別番号によって、３つのデータファイル１〜３から同一人のデータを取り出すことが可能になる。
なお、問診データと健診データとは、対象者毎にまとめて、１つのデータファイルに格納してもよい。
【００２３】
評価点算出部４は、対象者毎に、問診データおよび健診データに対する評価点を求める。さらに、これらの評価点の合計値に前記運転評価点を加えたものを、「総合得点」として算出する。判定処理部５は、総合得点に基づき、各対象者を、ＳＡＳである可能性の異なる３つのレベルＡ，Ｂ，Ｃに分類する。なお、この実施例では、ＳＡＳの可能性が最も高いレベルをＣとし、可能性が最も低いレベルをＡとする。
【００２４】
結果出力部６は、Ｃレベルと判定された対象者（必要に応じてＢレベルと判定された対象者も含める。）のリスト情報（以下、「要検査対象者リスト」という。）や全対象者の判定結果リストを作成し、これらを図示しないモニタに表示したり、プリンタを用いて印刷する。また、これらのリストを、図示しない通信回線を介して外部のコンピュータに送信することもできる。
【００２５】
以下、上記のスクリーニングシステムにおけるデータ処理について、詳細に説明する。
図２，３は、前記問診データのデータソースとなるアンケートシートの構成を示す。この実施例のアンケートシートでは、表側に図２に示す内容が、裏側には図３に示す内容が、それぞれ印刷されている。
シートの表側には、氏名等の個人情報の記入欄に加えて、対象者の日常生活（飲酒、喫煙、運動習慣、睡眠）に関する質問が設定されている。裏側には、複数（この例では１８個）の質問が設定されている。各質問は、ＳＡＳである場合に起こり得る睡眠時または日中の活動時の症状について、その有無を問うもので、いずれの質問にも、「ない」「ときどき」「よく」「いつも」の４段階の選択肢が設定されている。
【００２６】
この実施例では、図３の各質問に対する４つの選択肢に、あらかじめ所定の配分で得点を付与しておき、対象者の選択した選択肢に対応する得点を合計したものを、問診データに対する評価点としている。
各選択肢に対する点数は、「ない」を０点として、「ときどき」「よく」「いつも」の流れに沿ってしだいに高くなる。ただし、この実施例では、質問の重要度に応じて点数の配分が異なるようにしている。たとえば、網点を付した４番目の質問「家族から睡眠中に息が止まっていると指摘される」は、ＳＡＳの症状そのものを表すため、「ない」以外の３つの選択肢には、他の質問よりも高い点数が設定される。
【００２７】
その他、丸印を付した質問番号（２，３，１０，１２，１３）の各質問も、ＳＡＳの患者に多く認められる症状であるため、４番の質問に続く高い点数が設定される。一方、下線を付した質問番号（１，５，６，７，８，９，１４，１６）の各質問は、ＳＡＳの患者に限らず、一般の人にも認められ得る症状であるため、他の質問よりも低い点数が設定される。
【００２８】
この実施例では、各対象者に上記のアンケートシートを配布し、表側の各質問項目に具体的な書き込みをしてもらい、裏側の各質問に対しては、該当する選択肢に○印などをつけてもらうようにしている。そして、回収したアンケートシートの内容をオペレータが確認しつつコンピュータに入力することにより、各対象者の回答内容が問診データファイル１に蓄積される。ただし、問診データをコンピュータに入力する方法はこれに限らず、たとえば図３の各質問に対する回答を、マークシート用紙に記入してもらい、その内容をスキャナを用いて読み取るようにしてもよい。また、十分なセキュリティが確保できるのであれば、インターネットを介して各対象者に直接回答内容を入力してもらってもよい。
【００２９】
なお、アンケートシートの表側に記載された質問については、この実施例では、後日、スクリーニングにより抽出された要検査者の検査において参照するなど、参考データとして取り扱っている。ただし、これに限らず、これらの質問に対する回答の内容も評価点に反映されるようにしてもよい。たとえば、飲酒量や喫煙回数に応じて得点を加算したり、飲酒量、喫煙回数、睡眠時間のいずれかが所定値を越える場合には、シートの裏側の各質問に対応する点数を高くするなどの方法が考えられる。
【００３０】
つぎに、健診データについては、ＢＭＩ値が肥満と判定される値（たとえば２５．０以上）であるか、血圧が高血圧症と判定される値であるときに、評価点として所定の得点を付与する。いずれにもあてはまらない場合には、健診データの評価点は０点としている。
【００３１】
つぎに、運転評価点については、デジタルタコメータにより記録された走行状態データをコンピュータに取り込んで処理することにより、算出される。なお、デジタルタコメータは、車両のエンジンの回転数を計測するものであるが、エンジンの回転数が上がれば当然に速度も増加するので、便宜上、走行状態データにより車両の走行速度が示されると考えてもよい。
【００３２】
図４は、デジタルタコメータにより得られた走行速度をグラフ形式にして表したものである。（１）のグラフは安全な走行状態を表し、（２）のグラフは危険度の高い走行状態を表している。
【００３３】
図４において、（１）のグラフに比べ、（２）のグラフでは、発進時や停止時の速度の変化率が著しく大きくなっている。また走行中の速度が安定せず、急減速や急加速が見られる場合がある。
この点に鑑み、この実施例では、デジタルタコメータにより得られた走行状態データから走行速度の急激な変化が認められる箇所を抽出して、それらの時間長さを合計し、その合計時間の全走行期間に対する比率を１００パーセント換算したものを運転評価点としている。
【００３４】
図５は、運転評価点の算出処理の流れを示す。
この処理では、１対象者の運転する車両に取り付けられたデジタルタコメータにより生成されたデータを、所定の単位時間（たとえば１秒）毎にサンプリングするようにしている。なお、処理の開始時点では、図５中の変数Ｔ、ＤＣ、Ｋは、いずれも０に初期設定される。一方、ＤＳは、走行速度の変化量に対する許容値である。具体的には、あらかじめ前記図４（２）のような危険な走行状態を表すデータに基づき、単位時間あたりの走行速度の変化量について所定の許容値を求め、その値をＤＳに設定している。
【００３５】
まず最初のＳＴ１０１（ＳＴは「ステップの略である。）では、最終データのサンプリングであるかどうかをチェックする。処理を開始した時点ではこの判定は「ＮＯ」となるから、ＳＴ１０２以下の処理に進む。
【００３６】
ＳＴ１０２では、データをサンプリングする。このサンプリング値がゼロでなければＳＴ１０４に進み、変数Ｔを１つ大きな値に更新する。さらに、つぎのＳＴ１０５では、前回のサンプリング値に対する今回のサンプリング値の変化量ΔＳを求める。なお、１番目のサンプリングデータについて、ＳＴ１０４が実行される場合、前回のサンプリング値はゼロに設定される。
【００３７】
ＳＴ１０６では、上記の変化量ΔＳの絶対値を許容値値ＤＳと比較する。ここでΔＳが許容値ＤＳより大きい場合には、ＳＴ１０６が「ＹＥＳ」となってＳＴ１０７に進み、変数ＤＣを１つ大きな値に設定する。この後はＳＴ１０１に戻り、以下、最終データに対する処理が終了するまで、ＳＴ１０１〜１０７のループを繰り返す。
【００３８】
なお、サンプリングしたデータがゼロの場合、すなわち車両が停止している場合には、ＳＴ１０４以下をスキップしてＳＴ１０２に戻る。また変化量ΔＳが許容値ＤＳ以下であれば、ＳＴ１０７はスキップされる。よって、変数Ｔは、車両が動いている間の時間の総計を表すものとなる。また変数ＤＣは、許容値ＤＳを超える速度変化が生じている時間の総計を表すものとなる。
【００３９】
すべてのデータに対する処理が終了すると、ＳＴ１０１が「ＹＥＳ」となってＳＴ１０８に進み、前記全走行時間Ｔに対するＤＣの割合を求め、その割合に１００を掛けたものを変数Ｋに格納する。ＳＴ１０９では、前記Ｋの値を運転評価点として、運転評価データファイル３に保存する。
【００４０】
なお、この実施例では、デジタルタコメータで記録されたデータをコンピュータに取り込んで図５の処理を行うことにより、運転評価点を求めるようにしたが、これに限定されるものではない。たとえば、デジタルタコメータの運転状態データをより詳細に分析して安全運転を評価するようなシステムがあれば、そのシステムにより求められた評価データを入力し、その評価データをこの実施例のシステムに適した運転評価点に換算してもよい。
【００４１】
図６は、この実施例のスクリーニングシステムによる処理の流れを示す。
ＳＴ１〜７は、対象者毎に実行される処理である。まずＳＴ１では、問診データファイル１から所定の対象者の問診データを読み出す。つぎのＳＴ２では、この問診データから各質問に対して選択された選択肢を抽出し、これらに対応する得点を合計することにより、問診評価点を算出する。
【００４２】
つぎに、ＳＴ３では、健診データファイル２から同じ対象者の健診データを読み出す。ＳＴ４では、その健診データが示すＢＭＩおよび血圧の値に基づき、０点または所定の得点を健診評価点として設定する。
【００４３】
つぎに、ＳＴ５では、運転評価データファイル３から同じ対象者の運転評価点を読み出す。ＳＴ６では、問診評価点、健診評価点、運転評価点を合計することにより総合得点を算出する。
【００４４】
ＳＴ７では、算出された総合得点に基づき、対象者に前記Ａ，Ｂ，Ｃのいずれかの判定レベルを設定する。なお、この実施例では、あらかじめ総合得点に対して２つのしきい値Ｐ，Ｑ（Ｐ＜Ｑ）が設定されており、総合得点がＰ以下であればＡレベルと判定し、総合得点がＰより大きくＱ以下であればＢレベルと判定し、総合得点がＱより大きければＣレベルと判定するようにしている。
【００４５】
すべての対象者についてＳＴ１〜７の処理が実行されると、ＳＴ８が「ＹＥＳ」となってＳＴ９以下の処理を実行する。
ＳＴ９では、前記判定レベルがＢまたはＣの対象者を抽出する。ＳＴ１０では、抽出された対象者について、問診データファイル１から個人情報を読み出し、要検査者リストを作成する。さらに作成したリストを、モニタに表示または印字出力、あるいは通信回線を介して外部のシステムに出力する。
【００４６】
最後のＳＴ１１では、すべての対象者について、３種類のデータ毎の得点、総合得点、判定レベルなどを対応づけた一覧リストを作成し、ＳＴ１０と同様の方法で出力する。なお、ＳＴ１０，１１の処理とは別に、各対象者への通知用のシートを印字出力することも可能である。
【００４７】
なお、上記の実施例では、健診データとして、ＢＭＩおよび血圧のデータを入力しているが、ＢＭＩに代えて身長および体重を入力し、評価点の設定の際にＢＭＩを算出してもよい。またはＢＭＩに代えて体脂肪率を入力してもよい。また、本格的な健康診断に基づいて健診データを作成する場合には、血糖値や心拍数などのデータも健診データに含めてよい。
また、図３の４番の質問について、「いつも」や「よく」を選択した対象者については、総合評価点の高低にかかわらず、要検査者として抽出するのが望ましい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】この発明にかかるプログラムにより設定されるＳＡＳ用のスクリーニングシステムの機能ブロック図である。
【図２】問診データの作成に使用される質問票の構成を示す説明図である。
【図３】問診データの作成に使用される質問票の構成を示す説明図である。
【図４】デジタルタコメータの出力に基づき、安全走行状態と危険な走行状態とを対応づけて示すグラフである。
【図５】運転評価点の算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】スクリーニング処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４９】
１  問診データファイル
２  健診データファイル
３  運転評価データファイル
４  評価点算出部
５  判定処理部
６  結果出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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